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本文來自微信公眾號：InfoQ （ID：infoqchina），編譯：核子可樂、凌敏，原文標題：《編程已死，AI 當立？教授公開“唱反調(diào)”：AI 還幫不了程序員》，頭圖來自：unsplash

GitHub Copilot、ChatGPT 等 AI 產(chǎn)品的火爆出圈，讓更多人看到 AI 在編程方面展現(xiàn)出的極強能力。一時間，關(guān)于“AI 取代程序員”“AI 當立、編程已死”的言論不絕于耳。

(資料圖)

前段時間，前哈佛大學計算機科學教授、谷歌工程主管 Matt Welsh 在芝加哥計算機協(xié)會的一個虛擬會議上表示，ChatGPT 和 GitHub Copilot 預示著編程終結(jié)的開始。Welsh 斷言，生成式 AI 將在 3 年內(nèi)終結(jié)編程。

但也有一些人對此持反對意見。近日，Constructor Institute 教授、Eiffel Software 首席技術(shù)官 Bertrand Meyer 在 ACM 上發(fā)表文章公開“唱反調(diào)”，他認真研究了一番 ChatGPT 到底是怎么編程的，最終得出結(jié)論：AI 還幫不了程序員。

ChatGPT 編程實驗

前段時間，Meyer 通過一系列文章討論過如何解決虛構(gòu)出來的二進制搜索問題，雖然內(nèi)容看起來都不錯，每篇文章也都提出了自己的解答版本，但其實大部分都是錯的。

以此為素材，Meyer 把這些文章提交給了 ChatGPT（版本 4）。

AI 選手先是對問題做出了描述：

這個問題實際可以出現(xiàn)在任意數(shù)量的元素上，而不僅僅是兩個。但想要證明一個程序不正確，舉出一個反例就足夠了（但要證明它是正確的，則需要證明其適用于所有示例）。Meyer 只問了程序是否正確，并沒提具體要怎么修復，但 ChatGPT 還是熱心給出了如下建議：

這里的評論部分確實很有幫助：

ChatGPT 說得沒錯，邏輯很通。但在認真查看建議的替換代碼之后，Meyer 發(fā)現(xiàn)了某些可疑的部分。于是，Meyer 進一步提問：

在嘗試修復 Meyer 的錯誤時，ChatGPT 輸出了另一個同樣有錯的版本，只不過錯得跟 Meyer 不一樣。值得一提的是，ChatGPT 每次都試著給出新的版本——在糾正之前錯誤的同時，卻又帶來了新問題。

Meyer 還發(fā)現(xiàn)，ChatGPT 特別擅長道歉：

ChatGPT 一直在自說自話，積極向 Meyer 推薦它認為經(jīng)過修正的解決方案：

到這里，Meyer 甚至不打算嘗試最新版本正不正確。有經(jīng)驗的程序員朋友都知道，揪住一個案例不斷添加特定修復，絕不是生成正確程序的最佳途徑。

于是 Meyer 也選擇繼續(xù)保持禮貌：

精彩的來了：ChatGPT 決定向 Meyer 介紹循環(huán)不變量的概念！

Meyer 從未明示或暗示稱“需要一種更系統(tǒng)的方法來驗證算法的正確性”，他只是想知道 ChatGPT 要如何證明它推薦的答案是對的，但絕對沒有使用“系統(tǒng)的”或者“驗證”這類字眼。之所以出現(xiàn)這一幕，可能是基于大型語料庫的統(tǒng)計推理給了 ChatGPT 信心，讓它認定用戶肯定會質(zhì)疑輸出代碼的正確性，然后要求以系統(tǒng)方法給出驗證。

Meyer 繼續(xù)追問了下去：

ChatGPT 隨后給出了很好的答案，甚至包括 ACM 計算調(diào)查當中收錄的循環(huán)不變量調(diào)查內(nèi)容。而且它仍然是先夸一句再解釋問題，非?？蜌猓?/p>

到這里，Meyer 不打算再繼續(xù)追問了。

作為一名程序員，Meyer 知道如何解決問題，但和大多數(shù)程序員一樣，他自己也會經(jīng)常犯錯誤。他希望 AI 編程助手可以監(jiān)督自己，提醒他注意陷阱并在犯錯時給予糾正。換言之，他希望 AI 能成為高效有用的結(jié)對編程伙伴。但實驗結(jié)果并非如此：AI 編程工具就像個自大的研究生，聰明且博覽群書，也始終保持著禮貌并愿意道歉?？苫仡^來看，它仍然草率且不夠可靠，所謂的幫助對 Meyer 來說毫無用處。

現(xiàn)代 AI 成果并不能生成正確的程序

Meyer 認為，當前生成式 AI 工具確實能夠在某些領(lǐng)域出色地完成工作，甚至勝過大部分人類的水平：相關(guān)結(jié)果來得很快、令人信服，乍看之下甚至不亞于頂級專家，原則上也沒什么大問題。比如生成營銷手冊，或者是粗略翻譯網(wǎng)站內(nèi)容之類，它的翻譯效果相當不錯，此外還有醫(yī)學影像分析等等。

但編程的要求完全不同，它對產(chǎn)出程序的正確性有著嚴格要求。開發(fā)者可以容忍一定的錯誤，但其核心功能必須正確。如果客戶下達的指令是買進 100 股微軟股票，同時賣出 50 股亞馬遜股票，那程序絕不應該執(zhí)行相反的操作。專業(yè)程序員有時候會犯錯，這時候就看 AI 助手能不能幫上一把了。

然而，現(xiàn)代 AI 成果并不能生成正確的程序：它產(chǎn)出的程序?qū)嶋H是從之前見過的大量原有程序中推理而成。這些程序看似靠譜，但卻無法完全保障正確性。（這里所說的現(xiàn)代 AI，是將其與早期 AI 區(qū)分開來——后者試圖通過專家系統(tǒng)等方法重現(xiàn)人類的邏輯思維，但在很大程度上已經(jīng)失敗。如今的 AI 完全通過統(tǒng)計推理實現(xiàn)基本功能。）

Meyer 表示，盡管 AI 助手時有驚艷發(fā)揮，但它們并不是邏輯的產(chǎn)物，而是玩弄文字的高手。大語言模型都擁有流暢的表達能力，非常擅長生成看起來沒什么大錯的文本。雖然這樣的表現(xiàn)對于許多應用場景已經(jīng)足夠，但仍然不適合編程需求。

現(xiàn)在的 AI 能夠幫助用戶生成基礎(chǔ)框架，以大致靠譜的效果給出答案。但也就止步于此了。以目前的技術(shù)水平來看，它還完全輸出不了能夠正常運行的程序。

但這對軟件工程行業(yè)來說并不是壞事。Meyer 認為，面對種種“編程已死”的宣傳，這次實驗提醒我們不管人類程序員還是自動編程助手，都需要規(guī)范的約束，并且任何產(chǎn)出的備選程序都有待驗證。在最初的驚艷過后，人們終將意識到這種一鍵式生成程序的能力并沒有多大作用?？紤]到它往往無法正確實現(xiàn)使用者想要的效果，草草上線的自動化功能也許反而有害。

寫在最后

Meyer 并不是唱衰 AI 編程，他認為，審慎的態(tài)度或許能幫助我們構(gòu)建出具備可靠能力的終極 AI 系統(tǒng)。

目前，AI 技術(shù)尚處于早期發(fā)展階段，這些局限性也并不是永遠跨越不了的障礙。也許在未來的某一天，生成式 AI 編程工具能夠克服這些障礙。但要讓它具備真正的編程能力，還得在規(guī)范和驗證方面做一番深入的探討和研究。

原文鏈接：

https://cacm.acm.org/blogs/blog-cacm/273577-ai-does-not-help-programmers/fulltext

本文來自微信公眾號：InfoQ （ID：infoqchina），編譯：核子可樂、凌敏

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